Статистическое изучение взаимосвязей производственных показателей (на примере объема выпуска продукции и затрат на ее производство)

Курсовая  работа  по Статистике на тему:

Статистическое  изучение взаимосвязей производственных показателей (на примере объема выпуска  продукции и затрат на ее производство) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ……………………….……………………………………… 3 
ЧАСТЬ 1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ .….……………………… 5

1. …… 5
2. ………….……… 7

1.3. ………….………………………………………………………… 9 
ЧАСТЬ 2. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ. ЗАДАНИЕ 26……………...………… 13

1. Задание 1.………………...…………………...……………………… 13
2. Задание 2………...……………..……………..……………………… 15 ЧАСТЬ 3. АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА ЗАО «АЛТАЙ КОНТИНЕНТАЛЬ» (Г.БАРНАУЛ) ……………………………………… 16

3.1. Краткая характеристика предприятия………………...…………… 16

3.2. Изменение выпуска продукции и численности персонала ЗАО 
«Алтай континенталь»……..…………………………………………… 18 
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………….…………………………………… 27 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ…………………………………………….… 29 

 
 
ВВЕДЕНИЕ

     Для большинства статистических исследований финансового сектора экономики важно выявить существующие взаимосвязи между протекающими явлениями и процессами. И действительно, почти все наблюдаемые явления экономической жизни общества, какими бы независимыми они ни казались на первый взгляд, — как правило, следствие действия определенных факторов. Например, объем выпуска продукции на  предприятии, связан со множеством  показателей:  численностью работников,  затратами на ее производство и т.п. Все статистические методы прогнозирования базируются на факте существования таких зависимостей, которые используются для построения эконометрических моделей. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     ЧАСТЬ 1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

     1.1. Понятие о функциональной, статистической и  корреляционной связях

     Между общественными и экономическими явлениями имеется два основных типа связи — функциональная и статистическая (называемая также стохастической, или вероятностной). Кроме того, выделяют корреляционную связь, которая, по существу, является лишь частным случаем статистической связи.

     Вариация каждого изучаемого признака находится в тесной связи и взаимодействии с вариацией других признаков, характеризующих исследуемую совокупность единиц. Вариация затрат на производство продукции на предприятии зависит от применяемого оборудования, технологии, организации производства, объема выпуска продукции и других самых различных факторов.

     При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обусловливающих изменение других признаков – это факторные признаки. Другие признаки, которые являются результатом влияния этих факторов, называются результативными. Например, при изучении зависимости между объемом выпуска продукции и затратами на ее производство, затраты являются результативным признаком, а объем выпуска - факторным признаком.

     При функциональной связи  изменение независимых  переменных приводит к получению точно определенных значений зависимой переменной. Например, если обозначить через X независимую переменную, а через Y — зависимую, связь              Y = X³ + 5 будет функциональной, так как каждому значению X соответствует точно определенное значение Y (при Х= О значение Y = 5, при X= 3 значение Y =14 и т.д.), причем это значение не обязательно должно быть единственным. Так, функциональная зависимость вида Y=√Х + 5 позволит получить не одно, а два значения Y (например, при Х= 1 значения Y = 4 и 6).

     Наиболее  часто функциональные связи проявляются  при изучении физических явлений, например в механике функциональной является зависимость расстояния, пройденного объектом, от скорости его движения и т.п.

     В сфере финансов и экономики функциональные зависимости также наблюдаются довольно часто – это плата за кредит, начисляемая на основе установленной процентной ставки; показатель доходности ценной бумаги, рассчитываемой по математической формуле, а следовательно, находящейся в функциональной зависимости от курса ценной бумаги; показатели рентабельности; фондоемкости и фондоотдачи, функционально зависящие от объема продукции и стоимости основных фондов, и т.д. Но гораздо чаще в экономике и финансовой сфере имеют дело с другим видом связи - статистической, которая, собственно говоря, и представляет интерес для статистического изучения [Салин, с.171]. 

     При статистической связи  каждому значению независимой переменной X соответствует множество значений зависимой переменной Y, причем неизвестно заранее, какое именно. Например, мы знаем, что затраты на производство продукции   определенным образом связаны с объемом выпуска продукции (этот факт, как говорится, не подлежит сомнению). Тем не менее, нельзя вычислить точную величину затрат на производство при заданном значении последнего показателя, так как он зависит еще и от множества других факторов, среди которых имеются и случайные. Их действие и приводит именно к статистической, а не функциональной зависимости. В нашем случае, скорее всего, мы определим лишь среднее значение объема продукции, которое будет получено в целом по совокупности предприятий со сходным объемом затрат на нее. Таким образом, статистическая связь отличается от функциональной наличием действия на зависимую переменную большого числа факторов, как выявленных с целью описания зависимости в математической форме (это факторные или независимые переменные), так и случайных, действие которых трудно учесть при построении модели или же учитывать нецелесообразно ввиду их слабого влияния на зависимую переменную.

     Заметим, что статистическая связь проявляется  лишь «в общем и среднем» при неограниченном увеличении числа наблюдений заявлением. Так, интуитивно мы можем предполагать, что существует зависимость между объемом основных фондов предприятия и получаемой им прибылью, а именно: с увеличением первого размер прибыли возрастает. Но на это можно возразить и привести пример предприятия, обладающего достаточным количеством современного производственного оборудования, и тем не менее терпящего убытки. В данном случае мы имеем наглядный пример статистической связи, которая проявляется лишь в больших совокупностях, содержащих десятки и сотни единиц в отличие от функциональной, подтверждающейся для каждого наблюдения.

     В математических терминах статистическую связь можно определить как зависимость переменной Y от переменной X, при которой изменение независимой величины X приводит к изменению закона распределения зависимой величины Y.

     Изучение  законов распределения Y при различных значениях X — достаточно сложный и трудоемкий процесс, требующий обработки огромного числа наблюдений. Поэтому на практике в целях моделирования ограничиваются рассмотрением наиболее простого случая статистической связи — корреляционной.

     Корреляционной  является статистическая связь между признаками, при которой изменение значений независимой переменной X приводит к закономерному изменению математического ожидания случайной величины Y.

     Поясним сказанное. Предположим, что независимая  переменная X приняла значение х₁, тогда зависимая переменная Y примет множество значений {у₁₁, у₁₂, у₁₃…} с условным математическим ожиданием M (Y|X^:= x₁):

     При  Х = х₁         =>Y₁ {y₁₁,y_l2,y₁₃...} →M (Y|X=x_l).

              Х = х₂ получим Y₂ { y₂₁,y₂₂,y₂₃...} →M (Y|X=x₂);

            Х = х₃ => Y₃ { y₃₁,y₃₂,y₃₃...} →M (Y|X=x₃) и т.д.

     Если  имеются закономерности в изменении  условных математических ожиданий при изменении значений X, рассматриваемая связь между Х и Y будет корреляционной.

     Пример 1.1

     Пусть X—объем выпуска продукции в одной из отраслей промышленности, Y —затраты на производство продукции. Ясно, что зависимость Y от Х не функциональная, а статистическая: на затраты на производство помимо объема выпуска продукции влияет множество других факторов, в том числе и случайных. Зафиксируем значение X объема выпуска продукции, тогда Х = х₁ соответствует некоторое множество значений Y —затрат на производство, а именно: Y ₁ {y₁₁,y_l2,y₁₃...}, при X = х₂ это множество будет другим - Y₂ {у₂₁, у₂₂, у₂₃, ...} и т.д. Тогда условное математическое ожидание первого множества — М (Y/X = х₁), второго — M(Y/X = x₂) и т.д. Закономерное изменение условных математических ожиданий укажет нам на корреляционную связь между объемом выпуска продукции и затратами на ее производство. Исходя из того, что оценкой математического ожидания является среднее значение признака, по данным наблюдений для каждого множества будет достаточно вычислить средние значения    ... и проследить за их изменением. Если же меняется не среднее значение, а какая-либо другая статистическая характеристика переменной Y, например, коэффициент асимметрии или эксцесса, связь останется статистической, но уже не будет корреляционной.

     Корреляционная  связь, как и функциональная, может  быть прямой (положительной) или обратной (отрицательной) [Салин, с. 173]

     Необходимо  отметить, что экономической теории принадлежит решающее слово в обосновании связей между теми или иными признаками. При этом теоретический анализ должен показать, какие факторы влияют на исследуемый признак или же влияние каких факторов должно быть проверено. Статистическое выражение связи между явлениями может показать, что изменения одного из сопоставляемых признаков сопровождаются изменениями другого. Следовательно, нужно искать объяснение этим изменениям в их содержательном анализе. С помощью статистических методов изучения зависимостей можно установить, как проявляется теоретически возможная связь в данных конкретных условиях. Статистика не только отвечает на вопрос о реальном существовании намеченной теоретическим анализом связи, но и дает количественную характеристику этой зависимости. Зная характер зависимости одного явления от других, можно объяснить причины и размер изменений в явлении, а также планировать необходимые мероприятия для дальнейшего его изменения.

     При исследовании корреляционных зависимостей между признаками решению подлежит широкий круг вопросов, к которым следует отнести: 1)предварительный анализ свойств моделирующей совокупности единиц; 2)установление факта наличия связи, определение ее направления и формы; 3) измерение степени тесноты связи между признаками; 4) построение регрессионной модели, т.е. нахождение аналитического выражения связи; 5) оценка адекватности модели, ее экономическая интерпретация и практическое использование.

     Для того чтобы результаты корреляционного  анализа нашли практическое применение и дали желаемый результат, должны применяться определенные требования в отношении отбора объекта исследования и признаков-факторов. Одним из важнейших требований правильного применения методов корреляционного анализа является требование однородности тех единиц, которые подвергаются изучению методами корреляционного анализа. Например, при корреляционном анализе зависимостей тех или иных технико-экономических показателей работы предприятий от определенных факторов должны быть отобраны предприятия, выпускающие однотипную продукцию, имеющие одинаковый характер технологического процесса и тип используемого оборудования, для предприятий добывающей промышленности определенную роль играет и географическое размещение предприятий.